Evaluation of national farmers' registry data in geo- information context: Case study of Trabzon, Turkey
Notice bibliographique
Résumé
For the management of agricultural subsidies, information on farmers and farmland in Turkey is registered in the National Registry of Farmers (NRF) system. However, the system currently does not include any integrated spatial data. This hinders the population of necessary information on the actual agricultural land and thus, makes it impossible to correlate farmers’ declaration with the actual agricultural land use. In this study, NRF data in two pilot areas in the province of Trabzon, Turkey were evaluated using digital cadastral data and ortho photo/image (ortho products). For the evaluation, the actual land use patterns of study areas were extracted from ortho products and then the areas of actual land use patterns were compared with the corresponding areas in the registries. As a result, it was determined that nearly 70% of the actual agricultural land was not registered in the NRF system. In addition, parcel based comparisons between registries and corresponding actual land use pattern uncovered considerable un-systematic anomaly between the reality of agricultural land use and farmers’ declarations. It is suggested that the current system should be further developed in terms of geo-spatial data by integrating digital cadastral data and ortho products. Key words: Digital cadastre data, national registry of farmers, ortho photo/image, agricultural subsidy, spatial data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».